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基于粒子群优化的无线传感器网络节点定位研究

王旭东  
【摘要】:无线传感器网络近年来发展迅速,它综合了多个学科的相关技术,能够对各种环境进行连续地监测,在环境,军事,医疗等许多领域具有巨大的应用潜力。在实际应用中,节点的位置坐标很重要,缺少了位置坐标的数据很多时候是没有使用价值的。由于节点在布置之前是不知道自己将来会被布置到哪里的,所以需要在网络布置后确定节点的位置。目前节点定位算法可以分为两种类型,一类是节点装备测距硬件来测量距离和计算位置;另一类是根据网络连通性来定位节点。前者虽然定位精度较高,但是成本和功耗也较高。DV-Hop算法是一种属于后者的算法,它计算简单,易于实现,不需要很高的锚节点密度,应用广泛,但是它的定位精度不是很高,本文的主要研究内容是如何提高DV-Hop算法的定位精度。 本文给出了虚拟加权DV-Hop(Virtual Weighted DV-Hop, VWDV-Hop)算法和期望距离DV-Hop(Expected Distance DV-Hop, EDDV-Hop)算法。VWDV-Hop算法中,首先为每个锚节点产生一个虚拟节点,然后再利用三角形两边之和大于第三边的原理,纠正距离计算过程中产生的不合理距离,最后通过加权最小二乘法计算坐标。EDDV-Hop算法中,锚节点通过分析和其它锚节点的跳数和距离,利用拟合方法计算出跳数和距离的线性拟合函数,然后未知节点利用该函数计算距离。实验显示,VWDV-Hop和EDDV-Hop算法比DV-Hop的定位精度分别提高了大约9%和4.5%。 本文利用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)对VWDV-Hop和EDDV-Hop算法的结果进行优化,得到基于粒子群优化的VWDV-Hop(PSO based VWDV-Hop, PVWDV-Hop)和EDDV-Hop(PSO basedEDDV-Hop, PEDDV-Hop)算法。实验显示,PVWDV-Hop算法和PEDDV-Hop算法分别比对比算法定位精度提高了4%和5.5%。


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